إوما المتوسط المتحرك

ما هو مخطط إوما ما هو مخطط إوما مخطط التحكم إوما هو مخطط تحكم مرجح زمنيا الذي يحدد المتوسطات المتحركة المرجح أضعافا مضاعفة. إن مخططات إوما مناسبة بشكل خاص لمراقبة العمليات التي تظهر متوسط ​​الانجراف بمرور الوقت، أو للكشف عن التحولات الصغيرة في العملية. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد مخطط إوما في الكشف عن الانجراف الناجم عن ارتداء الأداة. مثال علی مخطط إوما یرغب مصنع دوارات الطرد المرکزي في تعقب قطر جمیع الدوارات المنتجة خلال أسبوع. يجب أن تكون الأقطار قريبة من الهدف لأن حتى التحولات الصغيرة تسبب مشاكل. مخطط إوما النقاط ضمن حدود المراقبة. لا يتم عرض أي اتجاهات أو أنماط. يبدو أن أقطار الدوار مستقرة. ما هي النقاط رسمت على أساس نقاط المؤامرة يمكن أن تقوم على أي مجموعات فرعية أو الملاحظات الفردية. عندما تكون البيانات في مجموعات فرعية، يتم حساب المتوسطات المتحركة المرجح أضعافا مضاعفة من وسائل المجموعة الفرعية. عند رسم الملاحظات الفردية، وتحسب المتوسطات المتحركة المرجح أضعافا مضاعفة من الملاحظات الفردية. افتراضيا، فإن المدى المتحرك هو طول 2، منذ نقاط متتالية لديها أعلى فرصة لكونها على حد سواء. يمكنك أيضا تغيير طول النطاق المتحرك. إرشادات لتحديد وزن مخطط إوما تتضمن الحسابات لكل نقطة على مخطط إوما معلومات من النقاط السابقة. يتم ترجيح النقاط بناء على عامل الترجيح المحدد من قبل المستخدم. ميزة من الرسوم البيانية إوما هو أنها لا تتأثر بشكل كبير عندما تدخل قيمة صغيرة أو كبيرة في الحساب. عن طريق تغيير الوزن (وتسمى أيضا لامدا أو) وعرض حدود السيطرة، يمكنك الكشف عن التحول من أي حجم تقريبا. وبسبب هذا، غالبا ما تستخدم المخططات إوما لمراقبة عمليات التحكم في التحولات الصغيرة بعيدا عن الهدف. عادة، يمكنك استخدام أوزان أصغر للكشف عن التحولات الصغيرة. على سبيل المثال، الأوزان بين 0.05 و 0.25 تعمل بشكل جيد. تحديد عرض حدود التحكم افتراضيا، يتم عرض حدود التحكم مينيتابس 3 الانحرافات القياسية فوق وتحت خط الوسط. لتغيير عرض حدود التحكم للمخطط، قم بما يلي: اختر مخططات التحكم ستات غ غت المخططات الزمنية ذات الوزن غ إوما. انقر فوق خيارات إوما ثم انقر فوق علامة التبويب الاختبارات. تحت K. تغيير قيمة 1 نقطة أكثر من K الانحرافات المعيارية من خط الوسط. حول المجموعة الفرعية مفقود يعني رسالة من أجل إنشاء مخطط إوما، يجب أن يكون لديك ملاحظة واحدة غير معارضة على الأقل في كل مجموعة فرعية. إذا كان لديك مجموعة فرعية حيث كل الملاحظات مفقودة، يعرض مينيتاب خطأ ولا يقوم بإنشاء المخطط. المتوسط ​​المتحرك المرجح أسي (إوما) هو إحصائية لمراقبة العملية التي متوسط ​​البيانات بطريقة تعطي أقل وأقل الوزن إلى البيانات كما يتم إزالتها في الوقت المناسب. مقارنة مخطط التحكم في شيوهارت وتقنيات التحكم في إوما بالنسبة إلى تقنية التحكم في مخطط شيوهارت، فإن القرار المتعلق بحالة التحكم في العملية في أي وقت، (t) يعتمد فقط على أحدث قياس من العملية، وبطبيعة الحال، ودرجة تفاؤل تقديرات حدود الرقابة من البيانات التاريخية. وفيما يتعلق بتقنية التحكم إوما، يعتمد القرار على إحصاء إوما، وهو متوسط ​​مرجح أضعافا مضاعفة لجميع البيانات السابقة، بما في ذلك أحدث قياس. من خلال اختيار عامل الترجيح، (لامدا)، يمكن أن يكون إجراء التحكم إوما حساسة للانحراف صغير أو تدريجي في العملية، في حين أن إجراء التحكم شيوهارت يمكن أن تتفاعل فقط عندما تكون نقطة البيانات الأخيرة خارج حد التحكم. تعريف إوما الإحصائية التي يتم حسابها هي: مبوكس t لامبدا يت (1-لامدا) مبوكس ،،، مبوكس ،،، t 1،، 2،، لدوتس ،، n. حيث (مبوكس 0) هو متوسط ​​البيانات التاريخية (الهدف) (يت) هي الملاحظة في الوقت (t) (n) هي عدد الرصدات التي يتعين رصدها بما في ذلك (مبوكس 0) (0 تفسير مخطط التحكم إوما الأحمر والنقاط هي البيانات الخام الخط الخشن هو إوما إحصائية مع مرور الوقت ويخبرنا المخطط أن العملية هي في السيطرة لأن كل (مبوكس t) تقع بين حدود السيطرة. ومع ذلك، يبدو أن هناك اتجاها صعودا لمدة 5 الماضية إن نهج إوما له ميزة جذابة واحدة: فهو يتطلب بيانات مخزنة قليلة نسبيا. ولتحديث تقديراتنا في أي وقت، نحتاج فقط إلى تقدير مسبق لمعدل التباين وأحدث قيمة للمراقبة. ويتمثل الهدف الثانوي ل إوما في تتبع التغیرات في التقلب، وبالنسبة للقیم الصغیرة، تؤثر الملاحظات الأخیرة علی التقدیر علی الفور، وبالنسبة للقیم الأقرب إلی واحد، تتغیر التقدیرات ببطء بناء علی التغیرات الحدیثة في عوائد المتغیر الأساسي، وھي قاعدة بیانات ريسكمتريكس (التي تنتجھا جب مورغان، ) استعمال s إوما مع لتحديث التقلبات اليومية. هام: لا تتحمل صيغة إوما متوسط ​​مستوى التباين على المدى الطويل. وبالتالي، فإن مفهوم التقلب يعني الانعكاس لا يتم التقاطه من قبل إوما. نماذج أرشغارتش هي أكثر ملاءمة لهذا الغرض. ويتمثل الهدف الثانوي ل إوما في تتبع التغيرات في التقلب، لذلك بالنسبة للقيم الصغيرة، تؤثر الملاحظة الأخيرة على التقدير على وجه السرعة، وبالنسبة للقيم الأقرب إلى واحد، يتغير التقدير ببطء إلى التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. وتستخدم قاعدة بيانات ريسكمتريكس (التي تنتجها جي بي مورغان) والمتاحة للجمهور في عام 1994 نموذج إوما لتحديث تقديرات التقلبات اليومية. ووجدت الشركة أنه عبر مجموعة من متغيرات السوق، فإن هذه القيمة تعطي توقعات التباين التي تأتي أقرب إلى معدل التباين المحقق. وقد حسبت معدلات التباين المحققة في يوم معين كمتوسط ​​مرجح بالتساوي في الأيام ال 25 التالية. وبالمثل، لحساب القيمة المثلى لل لامدا لمجموعة البيانات لدينا، ونحن بحاجة لحساب التقلبات المحققة في كل نقطة. هناك عدة طرق، لذلك اختيار واحد. بعد ذلك، حساب مجموع الأخطاء المربعة (سس) بين تقدير إوما والتقلب المحقق. وأخيرا، تقليل سس عن طريق تغيير قيمة لامدا. يبدو بسيطا هو. التحدي الأكبر هو الاتفاق على خوارزمية لحساب التقلبات المحققة. على سبيل المثال، اختار الناس في ريسكمتريكس لاحقة 25 يوما لحساب معدل التباين المحقق. في حالتك، يمكنك اختيار الخوارزمية التي تستخدم حجم اليومية، هيلو أندور أسعار فتح-إغلاق. س 1: هل يمكننا استخدام إوما لتقدير التقلبات (أو التنبؤ بها) أكثر من خطوة واحدة إلى الأمام لا يفترض تمثيل التقلبات إوما متوسط ​​التقلب على المدى الطويل، وبالتالي فإن أي إوما ترجع ثابت القيمة: